(57)【要約】  音声認識装置は、階層コマンドを音声認識し、辞書記憶手段と、第１音声認識手段と、第２音声認識手段と、認識結果処理手段と、を備える。辞書記憶手段は、階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する。第１音声認識手段は、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う。第２音声認識手段は、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う。認識結果処理手段は、第１音声認識手段の認識結果と、第２音声認識手段の認識結果と、を前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する。
2011016129.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
階層コマンドを音声認識する音声認識装置であって、
前記階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する辞書記憶手段と、
音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う第１音声認識手段と、
前記音声データの入力があった場合、前記前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う第２音声認識手段と、
前記第１音声認識手段による認識結果と、前記第２音声認識手段による認識結果と、を前記前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する認識結果処理手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記認識結果処理手段は、前記経過時間幅が所定幅以上の場合、前記第１音声認識手段の認識結果のみに基づき前記最終認識結果を決定することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記認識結果処理手段は、前記経過時間幅が所定幅未満の場合、前記第２音声認識手段の認識結果のみに基づき前記最終認識結果を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記第１音声認識手段及び前記第２音声認識手段は、認識結果として尤度を算出し、
前記認識結果処理手段は、前記第１音声認識手段が算出した尤度に前記経過時間幅に対して非増加関数となる第１パラメータを乗じると共に、前記第２音声認識手段が算出した尤度に前記経過時間幅に対して非減少関数となる第２パラメータを乗じることで前記重み付けを実行することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記認識結果処理手段は、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの和を一定値にすることを特徴とする請求項４に記載の音声認識装置。
【請求項６】
認識環境に関する情報を取得する環境情報取得手段をさらに備え、
前記認識結果処理手段は、前記情報に基づき認識環境が劣悪であると判断した場合、前記認識環境が劣悪でない場合に比べ、前記第２音声認識手段の認識結果の重みを大きくすることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の音声認識装置。
【請求項７】
車両に搭載され、
前記環境情報取得手段は、前記車両の車速又は／及び音声データに含まれる雑音の度合いを取得し、
前記認識結果処理手段は、前記車速又は／及び前記雑音の度合いが大きいほど、前記第２音声認識手段の認識結果の重み付けを大きくすることを特徴とする請求項６に記載の音声認識装置。
【請求項８】
階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する音声認識装置が使用する音声認識方法であって、
音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う第１音声認識工程と、
前記音声データの入力があった場合、前記前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う第２音声認識工程と、
前記第１音声認識手段による認識結果と、前記第２音声認識手段による認識結果と、を前記前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する認識結果処理工程と、
を備えることを特徴とする音声認識方法。
【請求項９】
階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する音声認識装置により実行される音声認識プログラムであって、
音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う第１音声認識手段と、
前記音声データの入力があった場合、前記前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う第２音声認識手段と、
前記第１音声認識手段による認識結果と、前記第２音声認識手段による認識結果と、を前記前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する認識結果処理手段、
として前記音声認識装置を機能させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、階層化された発話コマンドを認識する音声認識技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から階層化された発話コマンドを認識する音声認識装置において、発話者の明示的な戻り操作又は初期化操作を受け付けることにより誤認識や誤操作に対処する技術が周知である。例えば、特許文献１には、音声入力を受け付けた後、所定の時間幅までにさらに音声入力があった場合には、前に入力された音声の言い直しがあったとして音声認識する技術が開示されている。その他、本発明に関連する技術が、特許文献２に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−１９０３９８号公報
【特許文献２】特開２００１−０６３４８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
発話者の明示的な戻り操作又は初期化操作を受け付けることにより誤認識や誤操作に対処する場合、当該対処により浪費する時間が大きい。また、このような明示的な操作が要求される場合、発話者は煩わしさを感じることとなる。【０００５】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、誤認識等があった場合でも、訂正動作に相当する発話や操作、又は最初からやり直しをすることなく、階層コマンドを認識することが可能な音声認識装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、階層コマンドを音声認識する音声認識装置であって、前記階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する辞書記憶手段と、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う第１音声認識手段と、前記音声データの入力があった場合、前記前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う第２音声認識手段と、前記第１音声認識手段による認識結果と、前記第２音声認識手段による認識結果と、を前記前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する認識結果処理手段と、を備えることを特徴とする。【０００７】
請求項８に記載の発明は、階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する音声認識装置が使用する音声認識方法であって、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う第１音声認識工程と、前記音声データの入力があった場合、前記前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う第２音声認識工程と、前記第１音声認識手段による認識結果と、前記第２音声認識手段による認識結果と、を前記前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する認識結果処理工程と、を備えることを特徴とする。【０００８】
請求項９に記載の発明は、階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する音声認識装置により実行される音声認識プログラムであって、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う第１音声認識手段と、前記音声データの入力があった場合、前記前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う第２音声認識手段と、前記第１音声認識手段による認識結果と、前記第２音声認識手段による認識結果と、を前記前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する認識結果処理手段、として前記音声認識装置を機能させることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】非階層コマンド及び階層コマンドを音声認識する際に使用する辞書構成の一例を示す図である。
【図２】第１実施例に係る音声認識装置の概略構成の一例を示す図である。
【図３】第１実施例に係る認識結果処理部の機能ブロックの一例を示す図である。
【図４】重み付け関数Ｆｗの例を示す図である。
【図５】第１認識部の認識結果、第２認識部の認識結果、及び最終的な認識結果の一例を示す図である。
【図６】第１実施例の処理手順を示すフローチャートの一例である。
【図７】第１実施例の変形例１の概略構成の一例を示すフローチャートの一例である。
【図８】第２実施例に係る音声認識装置の概略構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の１つの観点では、階層コマンドを音声認識する音声認識装置であって、前記階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する辞書記憶手段と、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う第１音声認識手段と、前記音声データの入力があった場合、前記前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う第２音声認識手段と、前記第１音声認識手段による認識結果と、前記第２音声認識手段による認識結果と、を前記前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する認識結果処理手段と、を備える。
【００１１】
上記の音声認識装置は、階層コマンドを音声認識し、辞書記憶手段と、第１音声認識手段と、第２音声認識手段と、認識結果処理手段と、を備える。ここで、「階層コマンド」とは、制御対象となる装置への１の動作命令又は出力命令を２以上の発話で実現するコマンドを指す。即ち、階層コマンドの場合、１の動作命令又は出力命令は、音声認識されたコマンドに基づき徐々に階層的に特定される。辞書記憶手段は、階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する。ここで、「各階層の音声認識で使用する辞書」とは、任意の１の動作命令又は出力命令を実現するのに必要な各音声認識処理で使用する辞書を指す。なお、ここでの「音声認識処理」とは、１の音声データを認識するのに必要な処理全体を指す。また、辞書には、入力された音声データとパターンマッチングを行う複数の認識語が格納されている。第１音声認識手段は、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う。即ち、第１音声認識手段は、一つ前に入力された音声データに基づき使用すべき辞書を決定し、新たに入力された音声データの音声認識を行う。第２音声認識手段は、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う。即ち、第２音声認識手段は、１つ前に入力された音声データの音声認識が誤認識であったことを前提に新たに入力された音声データの音声認識を行う。認識結果処理手段は、第１音声認識手段の認識結果と、第２音声認識手段の認識結果と、を前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する。ここで、「認識結果」とは、使用した辞書に格納された各認識語と新たに入力された音声データとの類似度を指す。「経過時間幅」とは、１つ前に入力された音声データの処理開始時若しくは終了時から新たに入力された音声データの処理開始時までの時間幅、又はこれに相当する時間幅を指す。また、「最終認識結果」とは、音声認識装置が最終的に出力する認識結果を指す。例えば最新認識結果は、類似度が高い順に並べられた所定個数分の認識語及びその類似度である。
【００１２】
一般に、再発話までの経過時間幅が短い場合、前に入力された音声の言い直しである可能性が高い。従って、音声認識装置は、経過時間幅に基づき、２つの認識処理の認識結果の重み付けを行う。これにより、音声認識装置は、誤認識があった場合でも、訂正動作に相当する発話や操作、又は最初からやり直しをすることなく、最小限のステップで再発話を認識することができる。
【００１３】
上記の音声認識装置の一態様では、前記認識結果処理手段は、前記経過時間幅が所定幅以上の場合、前記第１音声認識手段の認識結果のみに基づき前記最終認識結果を決定する。上述の所定幅は、実験等に基づき適切な値に設定される。具体的には、この所定幅は、例えば新たに入力された音声データが前回入力された音声データの言い直しである可能性がない又は極めて低いと判断される経過時間幅に設定される。このように、この態様では、音声認識装置は、再発話である可能性がない又は低い場合に、不要な処理を削減することができる。
【００１４】
上記の音声認識装置の他の一態様では、前記認識結果処理手段は、前記経過時間幅が所定幅未満の場合、前記第２音声認識手段の認識結果のみに基づき前記最終認識結果を決定する。上述の所定幅は、実験等に基づき適切な値に設定される。具体的には、この所定幅は、例えば新たに入力された音声データが前回入力された音声データの言い直しである可能性が極めて高いと判断される経過時間幅に設定される。このように、この態様では、音声認識装置は、再発話である可能性が高い場合に不要な処理を削減することができる。
【００１５】
上記の音声認識装置の他の一態様では、前記第１音声認識手段及び前記第２音声認識手段は、認識結果として尤度を算出し、前記認識結果処理手段は、前記第１音声認識手段が算出した尤度に前記経過時間幅に対して非増加関数となる第１パラメータを乗じると共に、前記第２音声認識手段が算出した尤度に前記経過時間幅に対して非減少関数となる第２パラメータを乗じることで前記重み付けを実行する。ここで、「尤度」とは、対数尤度も含む。この態様では、音声認識装置は、第１音声認識手段が算出した尤度に経過時間幅に対して非増加関数となる第１パラメータを乗じることで、徐々に第１音声認識手段の認識結果の重み、即ち最終認識結果に対する重要度を上げる。また、音声認識装置は、第２音声認識手段が算出した尤度に経過時間幅に対して非減少関数となる第２パラメータを乗じることで、徐々に第２音声認識手段の認識結果の重みを下げる。このようにすることで、音声認識装置は、誤認識があった場合でも、訂正動作に相当する発話や操作、又は最初からやり直しをすることなく、最小限のステップで再発話を認識することができる。
【００１６】
上記の音声認識装置の他の一態様では、前記認識結果処理手段は、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの和を一定値にする。上述の一定値は、例えば１に設定される。このようにすることで、音声認識装置は、第１パラメータ又は第２パラメータの一方に基づき他方のパラメータを容易に決定し、かつ、これらのパラメータを適切な値に設定することができる。
【００１７】
上記の音声認識装置の他の一態様では、認識環境に関する情報を取得する環境情報取得手段をさらに備え、前記認識結果処理手段は、前記情報に基づき認識環境が劣悪であると判断した場合、前記認識環境が劣悪でない場合に比べ、前記第２音声認識手段の認識結果の重みを大きくする。「認識環境」とは、音声認識装置が音声認識を行う環境であって、当該音声認識の精度に影響を与えるものを指す。一般に、認識環境が劣悪の場合、誤認識が発生する可能性が高い。即ち、この場合、発話者は言い直しをする可能性が高い。従って、音声認識装置は、認識環境が劣悪であると判断した場合には、第２音声認識手段の認識結果の重みを通常より大きくすることで、より精度高く音声認識を実行することができる。
【００１８】
上記の音声認識装置の他の一態様では、車両に搭載され、前記環境情報取得手段は、前記車両の車速又は／及び音声データに含まれる雑音の度合いを取得し、前記認識結果処理手段は、前記車速又は／及び前記雑音の度合いが大きいほど、前記第２音声認識手段の認識結果の重み付けを大きくする。ここで、「雑音の度合い」とは、例えばＳ／Ｎ比が該当する。一般に、車速が大きい場合、運転者は運転に集中するため、音声認識装置に対する反応が遅くなり経過時間も大きくなる傾向がある。また、車速が大きい場合、走行に伴う雑音も大きくなることが予想される。従って、この態様では、音声認識装置は、車速又は／及び雑音の度合いが大きいほど、誤認識の発生確率が高く、再発話が行われる可能性が高いと判断する。従って、この態様では、音声認識装置は、より精度高く音声認識を実行することができる。
【００１９】
本発明の他の観点では、階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する音声認識装置が使用する音声認識方法であって、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う第１音声認識工程と、前記音声データの入力があった場合、前記前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う第２音声認識工程と、前記第１音声認識手段による認識結果と、前記第２音声認識手段による認識結果と、を前記前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する認識結果処理工程と、を備えることを特徴とする。音声認識装置は、この方法を使用することにより、誤認識があった場合でも、訂正動作に相当する発話や操作、又は最初からやり直しをすることなく、最小限のステップで再発話を認識することができる。
【００２０】
本発明のさらに別の観点では、階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する音声認識装置により実行される音声認識プログラムであって、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う第１音声認識手段と、前記音声データの入力があった場合、前記前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う第２音声認識手段と、前記第１音声認識手段による認識結果と、前記第２音声認識手段による認識結果と、を前記前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する認識結果処理手段、として前記音声認識装置を機能させる。音声認識装置は、このプログラムを搭載することで、誤認識があった場合でも、訂正動作に相当する発話や操作、又は最初からやり直しをすることなく、最小限のステップで再発話を認識することができる。なお、好適な例では、上記プログラムは、記憶媒体に記録される。
【実施例】
【００２１】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。以下では、まず［基本説明］のセクションで本発明の音声認識手法に関連する辞書の構成について基本説明を行った後、［第１実施例］及び［第２実施例］の各セクションで本発明を適用した実施例について説明する。【００２２】
［基本説明］
具体的な実施例の説明に先立って、本発明の音声認識手法に関連する辞書の構成について基本説明を行う。図１は、音声認識に用いられる２種類の辞書構成を示す概念図である。具体的には、図１（ａ）は、比較例となる非階層コマンドを認識する場合の辞書構成の一例を示し、図１（ｂ）は、本発明の対象となる階層コマンドを認識する場合の辞書構成の一例を示す。本発明の音声認識装置は、後述するように、階層コマンドを認識する。なお、「非階層コマンド」とは、制御対象となる装置への１の動作命令又は出力命令を１の発話で実現する発話コマンドを指し、「階層コマンド」とは、発話コマンドのうち、制御対象となる装置への１の動作命令又は出力命令を２以上の発話で実現する発話コマンドを指す。また、「辞書」とは、認識対象の単語（以後、「認識語」と呼ぶ。）を格納したデータベースを指す。【００２３】
まず、非階層コマンドを認識する場合について図１（ａ）を用いて説明する。音声認識装置は、マイク等を通じて入力された発話データ（以後、「発話データＳａ」と呼ぶ。）に対し所定の解析を実行した後、コマンド用辞書１１に基づき認識結果を出力する。ここで、「認識結果」とは、例えば、発話データＳａに対し最も類似度が高い認識語、又は、発話データＳａに対し類似度が高い順に並べられた認識語及びその類似度のリスト等が該当する。また、「発話データＳａ」とは、音声を含む入力信号を指す。例えば、カーナビゲーション装置に音声認識装置が実装された場合では、発話データＳａはユーザが発話ボタンを押下してから一定時間の間にマイクから録音された入力信号を指す。【００２４】
次に、階層コマンドを認識する場合について図１（ｂ）を用いて説明する。図１（ｂ）の例では、階層コマンドは、２つの階層から構成される。まず、音声認識装置は、一連の階層コマンドの認識処理のうち最初に入力される発話データＳａを、第１コマンド用辞書１２を用いて音声認識する。ここでの音声認識を、以後「第１階層での音声認識」と呼ぶ。即ち、第１階層での音声認識とは、一連の階層コマンドを認識する処理のうち、初期状態、即ち発話コマンドを受理していない状態で用いる辞書により発話データＳａを音声認識する処理を指す。このように、階層コマンドを認識する場合、音声認識装置は、その処理状態（階層）ごとに使用する辞書（以後、「待ち受け辞書」とも呼ぶ。）を変える。そして、音声認識装置は、第１コマンド用辞書１２に基づき、第１階層での音声認識で「名称検索」を認識したものとする。即ち、音声認識装置は、第１コマンド用辞書１２に格納された認識語のうち、「名称検索」が最も類似度が高いと判断したものとする。【００２５】
次に、音声認識装置は、認識した「名称検索」のコマンドに基づき、第２コマンド用辞書１３及び地名用辞書１４を次の待ち受け辞書として音声認識を行う。ここで、第２コマンド用辞書１３は、「戻る」、「中止」、「訂正」等の発話者が明示的に前の状態（即ち、第１階層での音声認識）に処理を戻したい場合又は階層コマンドの一連の認識処理を最初からやり直したい場合に入力すべき発話コマンドを含む。また、地名用辞書１４は、第１階層での音声認識で認識された「名称探索」の対象となる地名を含む。そして、音声認識装置は、次に入力された発話データＳａ（ここでは、「東京タワー」が発話されたとする。）に基づき、第２コマンド用辞書１３及び地名用辞書１４に格納された認識語の類似度を計算する。以後、ここでの音声認識を、以後「第２階層での音声認識」と呼ぶ。即ち、第２階層での音声認識とは、第１階層での音声認識結果に基づき発話データＳａを認識する処理を指す。なお、第３階層での音声認識についても、同様に定義される。【００２６】
そして、音声認識装置は、第２階層での音声認識の結果を最終的な認識結果として出力する。その後、音声認識装置は、新たな発話データＳａに対し再び第１コマンド用辞書１２を用いて第１階層での音声認識を行う。【００２７】
なお、上述の階層コマンドの例では、２階層の発話コマンドの場合について説明したが、３階層以上の階層コマンドであっても同様に、音声認識装置は、各階層での音声認識で、前の階層で音声認識された認識語に基づき待ち受け辞書を選択し音声認識を行う。【００２８】
本発明では、音声認識装置は、上述したように、階層コマンドの音声認識を実行する。さらに、本発明に係る音声認識装置は、以後説明するように、前の階層での音声認識からの経過時間に応じて認識結果の出力を変える。これにより、本発明に係る音声認識装置は、一連の階層コマンドの認識処理の途中で誤認識が生じた場合であっても、利用者が明示的にコマンド（上述の例では、第２コマンド用辞書１３に格納されたコマンドに相当する。）を入力することなく、最小限のステップで再発話を音声認識することができる。【００２９】
［第１実施例］
まず、本発明に係る第１実施例について説明する。以後では、音声認識装置の概略構成について説明した後、音声認識方法、及びその処理フローについて説明する。その後、第１実施例の各変形例について説明する。【００３０】
（概略構成）
まず、第１実施例に係る音声認識装置の概略構成について図２を用いて説明する。【００３１】
図２は、本発明に係る音声認識装置１００の概略構成図である。音声認識装置１００は、音声分析部１と、音声区間検出部２と、第１認識部３と、第２認識部４と、認識結果処理部５と、提示部６と、主制御部７と、時間計測部８と、記憶部９と、を備える。なお、破線は、制御信号の流れを示し、実線は、データの流れを示す。【００３２】
音声分析部１は、主制御部７の制御に基づき、発話データＳａの音響特徴量（即ち、音声の特徴パラメータ）を算出する。具体的には、音声分析部１は、図示しないマイク等から入力された発話データＳａをＡ／Ｄ変換し、例えば周知の音響分析手法又はこの組み合わせを用いることで、音響特徴量を算出する。【００３３】
音声区間検出部２は、主制御部７の制御に基づき、音声分析部１から供給される音声特徴量を用いて、発話データＳａから発話区間（以後、「音声データ」と呼ぶ。）のみを切り出す。そして、音声区間検出部２は、第１認識部３及び第２認識部４に音声データに該当する音声特徴量を供給する。【００３４】
第１認識部３は、音声特徴量に基づき、ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）などの識別器を用いて所定の待ち受け辞書に格納される認識語の尤度を算出する。そして、第１認識部３は、類似度が高い順に並べられた認識語及びその尤度のリストを出力する。【００３５】
具体的には、第１認識部３は、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う。即ち、第１認識部３は、前回入力された音声データを処理した階層の次の階層（当該次の階層がない場合には、第１階層）で音声認識を行う。具体的には、図１（ｂ）の例では、第１認識部３は、前に入力された音声データを第１階層で音声認識した場合には、第２コマンド用辞書１３及び地名用辞書１４を用いて認識結果を算出し、前に入力された音声データを第２階層で音声認識した場合には、第１コマンド用辞書１２を用いて認識結果を算出する。そして、第１認識部３は、認識結果である認識語（以後、「認識語ＷＲ１」と呼ぶ。）及びこれに対応する対数化された尤度（以後、「尤度Ｌ１」と呼ぶ。）を認識結果処理部５に供給する。ここでは、第１認識部３は、上位となった所定個数（以後、「所定個数Ｎ」と呼ぶ。）の認識語ＷＲ１及びその尤度Ｌ１を供給するものとする。上述の所定個数Ｎは、実験等により適切な値に設定される。【００３６】
第２認識部４は、音声特徴量に基づき、ＨＭＭなどの識別器を用いて、第１認識部３とは異なる所定の待ち受け辞書に格納される認識語の尤度を算出する。そして、第２認識部４は、類似度が高い順に並べられた認識語及びその尤度のリストを出力する。【００３７】
具体的には、第２認識部４は、前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した待ち受け辞書に基づき音声認識を行う。即ち、第２認識部４は、前に入力された発話データＳａを処理した階層と同一階層で音声認識を行う。言い換えると、第２認識部４は、第１認識部３の前の階層の音声認識を行う。より具体的には、図１（ｂ）の例では、第２認識部４は、前に入力された発話データＳａを第１階層で音声認識した場合には、再び第１コマンド用辞書１２を用いて第１階層で音声認識を行い、前に入力された発話データＳａを第２階層で音声認識した場合には、再び第２コマンド用辞書１３及び地名用辞書１４を用いて第２階層で音声認識を行う。そして、第２認識部４は、認識結果である認識語（以後、「認識語ＷＲ２」と呼ぶ。）及びこれに対応する対数尤度（以後、「尤度Ｌ２」と呼ぶ）を認識結果処理部５に供給する。ここでは、第２認識部４は、上位となった所定個数Ｎの認識語ＷＲ２及びその尤度Ｌ２を供給するものとする。【００３８】
認識結果処理部５は、第１認識部３及び第２認識部４で出力された尤度Ｌ１、Ｌ２を、前回の認識結果の出力時から起算した経過時間幅（以後、「経過時間幅Ｔ」と呼ぶ。）に基づき所定の重み付けを行う。これにより、認識結果処理部５は、重み付けされた尤度Ｌ１（以後、「重み付け尤度Ｌｗ１」と呼ぶ。）及び重み付けされた尤度Ｌ２（以後、「重み付け尤度Ｌｗ２」と呼ぶ。）を算出する。そして、認識結果処理部５は、重み付け尤度Ｌｗ１、Ｌｗ２を一体にしてソートすることで、類似度が高い順に認識語ＷＲ１、ＷＲ２（以後、「認識語ＷＲ」と総称する。）及びこれに対応する重み付け尤度Ｌｗ１、Ｌｗ２（以後、「重み付け尤度Ｌｗ」と総称する。）を提示部６へ供給する。なお、認識結果処理部５での具体的な処理については、次の（認識処理方法）のセクションで詳しく説明する。【００３９】
提示部６は、認識結果処理部５が出力した認識結果を最終的な認識結果として提示する。具体的には、提示部６は、ディスプレイ又はスピーカ等であり、認識結果処理部５が出力した認識結果を画像又は音声により出力する。【００４０】
主制御部７は、それぞれ図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などを備え、音声認識装置１００の各要素に対して種々の制御を行う。【００４１】
時間計測部８は、経過時間幅Ｔを計測するためのタイマである。具体的には、時間計測部８は、１つ前の発話データＳａの認識結果を提示部６が出力した時刻から起算した経過時間幅Ｔを計測する。【００４２】
記憶部９は、第１認識部３及び第２認識部４等が使用する音響モデル、及び各階層での音声認識ごとに使用される待ち受け辞書、その他認識結果処理部５が出力した認識結果等を記憶するメモリである。記憶部９に記憶されたデータは、主制御部７の制御に基づき、音声認識装置１００の各要素へ必要に応じて供給される。【００４３】
（認識処理方法）
次に、図３乃至図５を参照して、認識結果処理部５が実行する処理について具体的に説明する。図３は、認識結果処理部５の処理内容を具体的に示した機能ブロック図である。図３に示すように、認識結果処理部５は、乗算部５ｘ、５ｙと、ソート部５ｚと、スイッチ部５ｖと、を備える。【００４４】
乗算部５ｘは、第１認識部３から供給される尤度Ｌ１に所定の重み付け係数（以後、「第１重み付け係数ｗ１」と呼ぶ。）を乗じて、その乗算結果である重み付け尤度Ｌｗ１をソート部５ｚに供給する。即ち、乗算部５ｘは、重み付け尤度Ｌｗ１を以下の式（１）により求める。
Ｌｗ１＝Ｌ１×ｗ１      式（１）
ここで、第１重み付け係数ｗ１は、経過時間幅Ｔに応じて変動する係数である。具体的には、第１重み付け係数ｗ１は、経過時間幅Ｔが大きくなるほど、第１認識部３の認識結果の重要度（重み）を上げるように設定される。即ち、第１重み付け係数ｗ１は、経過時間幅Ｔを変数かつ尤度Ｌ１を定数とした場合に、経過時間幅Ｔの増加と共に重み付け尤度Ｌｗ１の絶対値を小さくするように減少（即ち、非増加）する係数となる。なお、音声認識装置１００は、尤度Ｌ１、Ｌ２及び重み付け尤度Ｌｗ１、Ｌｗ２を、それぞれ負値が小さいほど、即ち絶対値が小さいほど、類似度が高いとみなす。従って、乗算部５ｘは、第１重み付け係数ｗ１が小さいほど、第１認識部３の認識結果の重みを上げるように重み付け尤度Ｌｗ１を設定することになる。第１重み付け係数ｗ１の設定方法については、後述する。【００４５】
同様に、乗算部５ｙは、第２認識部４から供給される尤度Ｌ２に所定の重み付け係数（以後、「第２重み付け係数ｗ２」と呼ぶ。）を乗じて、その乗算結果である重み付け尤度Ｌｗ２をソート部５ｚに供給する。即ち、乗算部５ｙは、第２重み付け尤度Ｌｗ２を以下の式（２）により求める。
Ｌｗ２＝Ｌ２×ｗ２      式（２）
ここで、第２重み付け係数ｗ２は、経過時間幅Ｔに応じて変動する係数である。具体的には、第２重み付け係数ｗ２は、経過時間幅Ｔが大きくなるほど、第２認識部４の認識結果の重要度（重み）を下げるように設定される。即ち、第２重み付け係数ｗ２は、経過時間幅Ｔを変数かつ尤度Ｌ２を定数とした場合に、経過時間幅Ｔの増加と共に重み付け尤度Ｌｗ２の負値を大きくするように増加（即ち、非減少）する係数となる。従って、乗算部５ｙは、第２重み付け係数ｗ２が小さいほど、第２認識部４の認識結果の重みを上げるように重み付け尤度Ｌｗ２を設定することになる。第２重み付け係数ｗ２の算出方法については、後述する。【００４６】
また、本実施例では、第１重み付け係数ｗ１と第２重み付け係数ｗ２とは、それぞれ０より大きく１より小さい値に設定され、かつ和が１になるように設定される。即ち、第１重み付け係数ｗ１と第２重み付け係数ｗ２とは、以下の式（３）乃至（５）を満たす。
ｗ１＋ｗ２＝１      式（３）
０＜ｗ１＜１      式（４）
０＜ｗ２＜１      式（５）
これにより、認識結果処理部５は、第１重み付け係数ｗ１と第２重み付け係数ｗ２とのいずれか一方を求めることで、他方の係数を適切に設定することができる。即ち、認識結果処理部５は、経過時間幅Ｔが大きくなるほど、第２認識部４の認識結果を第１認識部３の認識結果に比べ、相対的にその重要度を下げるように設定することができる。【００４７】
なお、以後では、便宜的に、第１及び第２重み付け係数ｗ１、ｗ２を所定の重み付け係数「ｗ」を用いて以下の式（６）、式（７）により表す。
ｗ１＝ｗ      式（６）
ｗ２＝１−ｗ      式（７）
ここで、重み付け係数ｗは、式（４）及び式（６）より、０より大きく１より小さい値に設定される。即ち、以下の式（８）を満たす。
０＜ｗ＜１      式（８）
次に、第１重み付け係数ｗ１及び第２重み付け係数ｗ２を決定する重み付け係数ｗの設定方法について図４を用いて詳しく説明する。図４は、重み付け係数ｗと経過時間幅Ｔとの関係を示すグラフの一例である。グラフ「Ｇ１」及びグラフ「Ｇ２」は、経過時間幅Ｔから重み付け係数ｗを決定する関数（以後、「重み付け関数Ｆｗ」と呼ぶ。）の一例である。また、図４中の「Ｔ１」は、第１認識部３の認識結果を最終的な認識結果とするか、又は第１認識部３の認識結果に加え第２認識部４の認識結果を用いて最終的な認識結果を導出するかをスイッチ部５ｖが判断するための経過時間幅Ｔに対する閾値である。これについては、スイッチ部５ｖの説明で詳しく説明する。【００４８】
図４に示すように、重み付け関数Ｆｗは、グラフＧ１、Ｇ２のいずれで表される場合も、経過時間幅Ｔを変数とした減少関数となる。具体的には、グラフＧ１は、経過時間幅Ｔが時間幅「Ｔ１α」までは同一の傾きを保って減少し、その後、下に凸となる減少関数である。一方、グラフＧ２は、閾値Ｔ１まで下に凸の減少関数となる。他の例では、重み付け係数ｗを決定する重み付け関数Ｆｗは、経過時間幅Ｔによらず一定値でもよい。具体的には、重み付け関数Ｆｗに相当するマップ又は式は、ユーザの使用環境や認識語数、当該音声認識装置１００の性能等を考慮し、実験等に基づき予め生成され、記憶部９に記憶される。【００４９】
次に、再び図３に戻り、ソート部５ｚが実行する処理について説明する。ソート部５ｚは、乗算部５ｘから供給された重み付け尤度Ｌｗ１及び乗算部５ｙから供給された重み付け尤度Ｌｗ２に基づき、類似度が高い順に、重み付け尤度Ｌｗ１、Ｌｗ２に対応する認識語をソートする。そして、ソート部５ｚは、上位の所定個数Ｎの認識語ＷＲ及びその重み付け尤度Ｌｗを提示部６へ供給する。【００５０】
これについて図５の具体例を用いて説明する。図５は、図１（ｂ）の例の第２階層の音声認識で誤認識が発生し、発話者が誤認識された単語の言い直し（以後、単に「再発話」と呼ぶ。）を行った場合の第１認識部３の認識結果、第２認識部４の認識結果、及びソート部５ｚの出力結果のリストの具体例を示す。前提として、図５では、発話者が「名称検索」を発話した後「東京タワー」と発話したのに対し、音声認識装置１００は、第１階層の音声認識で「名称検索」と正しく認識した後、第２階層の音声認識で「東京港」と誤認識したとする。また、発話者は、その後、「東京タワー」と再発話を行ったものとする。【００５１】
この場合、第１認識部３は、再発話の音声データに対し、第１コマンド用辞書１２を用いて第１階層での音声認識を行うとともに、第２認識部４は、再発話の音声データに対し、第２コマンド用辞書１３及び地名用辞書１４を用いて第２階層での音声認識を行う。また、ここでは、重み付け係数ｗは、経過時間幅Ｔに基づき「０．７」、即ち第１認識部３の認識結果より第２認識部４の認識結果に重みを置く値に設定されたものとする。【００５２】
図５（ａ）は、再発話に対する第１認識部３の認識結果を示すリストの一例である。具体的には、第１認識部３は、再発話の音声データの音響特徴量に基づき、第１コマンド用辞書１２に格納された単語の尤度Ｌ１を算出する。そして、第１認識部３は、当該尤度Ｌ１に基づき類似度が高い順に認識語ＷＲ１及びその尤度Ｌ１を所定個数Ｎだけ出力する。また、図５（ａ）に示すように、乗算部５ｘは、第１重み付け係数ｗ１（＝０．７）に基づき、各尤度Ｌ１に対する重み付け尤度Ｌｗ１を算出する。【００５３】
図５（ｂ）は、再発話に対する第２認識部４の認識結果を示すリストの一例である。具体的には、第２認識部４は、再発話の音声データの音響特徴量に基づき、第２コマンド用辞書１３及び地名用辞書１４に格納された認識語の尤度Ｌ２を算出する。そして、第２認識部４は、当該尤度Ｌ２に基づき図５（ｂ）のリストを類似度が高い順に認識語ＷＲ２及びその尤度Ｌ２を所定個数Ｎだけ出力する。また、図５（ｂ）に示すように、乗算部５ｙは、第２重み付け係数ｗ２（＝０．３）に基づき、各尤度Ｌ２に対する重み付け尤度Ｌｗ２を算出する。【００５４】
図５（ｃ）は、再発話に対するソート部５ｚの出力を示すリストの一例である。図５（ｃ）に示すように、ソート部５ｚは、図５（ａ）、（ｂ）に示す重み付け尤度Ｌｗ１、Ｌｗ２に基づき、認識語ＷＲ１、ＷＲ２を並び替え、所定個数Ｎ（＝４）だけ出力している。このとき、第２重み付け係数ｗ２が第１重み付け係数ｗ１より小さいこと等に起因して、第２認識部４で認識された「東京タワー」が１位にランクし、同様に第２認識部４で認識された「東京港」が２位にランクしている。一方、第１認識部３で１位及び２位として認識された「ルート探索」及び「ルート消去」は、第２認識部４で認識された単語よりも下位にランクしている。【００５５】
このように、ソート部５ｚは、経過時間幅Ｔに基づき適切に設定した重み付け係数ｗを用いて重み付け尤度Ｌｗ１、Ｌｗ２を算出し、これらを一体にソートする。これにより、音声認識装置１００は、発話者が明示的に再発話を行う旨の操作をしたり、発話者が再び第１階層から音声入力をやり直すことなく、最小限の手続きで、誤認識が生じた場合の再発話を正しく認識することができる。【００５６】
また、ソート部５ｚは、上述の処理に加え、１位の認識語ＷＲが前回入力された発話データＳａに対する認識結果が１位の認識語と一致する場合、２位にランクされた認識語ＷＲを１位に繰り上げる。このようにすることで、ソート部５ｚは、再発話に対し再び同一の認識語であると誤認識して前回と同じ認識語を１位として出力するのを防ぐことができる。【００５７】
次に、スイッチ部５ｖが実行する処理について再び図３に戻り説明する。スイッチ部５ｖは、経過時間幅Ｔに基づき、第１認識部３の出力を最終的な認識結果として提示部６に供給するか、または、ソート部５ｚの出力を最終的な認識結果として提示部６に供給するか切り替える。具体的には、スイッチ部５ｖは、経過時間幅Ｔが閾値Ｔ１未満の場合、再発話の可能性があると判断し、第２認識部４の認識結果が考慮されたソート部５ｚの出力を提示部６へ供給する。一方、スイッチ部５ｖは、経過時間幅Ｔが閾値Ｔ１以上の場合、前回の発話から相当の時間が経過していることより再発話の可能性はない又は低いと判断し、第１認識部３の認識結果を提示部６に供給する。このように、スイッチ部５ｖは、経過時間幅Ｔが閾値Ｔ１未満の場合、第１認識部３の認識結果のみに基づき最終的な認識結果を出力することで、不要な処理を削減することができる。【００５８】
（処理フロー）
次に、第１実施例における処理の手順について説明する。図６は、第１実施例において音声認識装置１００が実行する処理手順を表すフローチャートの一例である。音声認識装置１００は、図６に示すフローチャートの処理を繰り返し実行する。【００５９】
まず、音声認識装置１００は、発話データＳａの入力があるか否か判定する（ステップＳ１０１）。そして、発話データＳａの入力がある場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、音声認識装置１００は、ステップＳ１０２へ処理を進める。一方、発話データＳａの入力がない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、音声認識装置１００は、引き続き発話データＳａの入力があるか否か監視する。【００６０】
次に、音声認識装置１００は、経過時間幅Ｔを算出する（ステップＳ１０２）。即ち、音声認識装置１００は、例えば提示部６により認識結果が提示された後次の発話データＳａの入力があるまでの時間幅を経過時間幅Ｔに定める。【００６１】
そして、音声認識装置１００は、前回発話があるか否か判定する（ステップＳ１０３）。即ち、音声認識装置１００は、階層コマンドの音声入力を初めて受け付けたか否か判定する。そして、前回発話がある場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、音声認識装置１００はステップＳ１０４の処理を行う。一方、前回発話がない場合（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、音声認識装置１００は、第１認識部３により音声認識を行う（ステップＳ１１１）。【００６２】
次に、音声認識装置１００は、経過時間幅Ｔが閾値Ｔ１より小さいか否か判定する（ステップＳ１０４）。そして、経過時間幅Ｔが閾値Ｔ１より小さい場合（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、音声認識装置１００は、ステップＳ１０５乃至ステップＳ１１０の処理を行う。即ち、この場合、音声認識装置１００は、誤認識に起因した再発話の可能性があると判断し、第２認識部４の認識結果も考慮して最終的な認識結果を出力する。【００６３】
一方、音声認識装置１００は、経過時間幅Ｔが閾値Ｔ１以上の場合（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、第１認識部３により音声認識を行う（ステップＳ１１１）。即ち、この場合、音声認識装置１００は、誤認識に起因した再発話の可能性がない又は極めて低いと判断する。そして、第１認識部３は、尤度Ｌ１を算出し、類似度が高い順に所定個数Ｎの認識語ＷＲ１及びその尤度Ｌ１のリストを出力する。【００６４】
次に、ステップＳ１０５では、音声認識装置１００は、第１認識部３及び第２認識部４により音声認識を行う（ステップＳ１０５）。具体的には、第１認識部３は、尤度Ｌ１を算出し、類似度が高い順に所定個数Ｎの認識語ＷＲ１及びその尤度Ｌ１のリストを出力する。また、第２認識部４は、尤度Ｌ２を算出し、類似度が高い順に所定個数Ｎの認識語ＷＲ２及びその尤度Ｌ２のリストを出力する。このとき、第２認識部４は、第１認識部３の前の階層の音声認識を行う。【００６５】
次に、音声認識装置１００は、経過時間幅Ｔに基づき第１及び第２重み付け係数ｗ１、ｗ２を決定する（ステップＳ１０６）。例えば、音声認識装置１００は、記憶部９に記憶したグラフＧ１又はグラフＧ２等を参照し、経過時間幅Ｔに基づき第１及び第２重み付け係数ｗ１、ｗ２を決定する。【００６６】
そして、音声認識装置１００は、重み付け尤度Ｌｗ１、Ｌｗ２を算出する（ステップＳ１０７）。即ち、音声認識装置１００は、尤度Ｌ１に第１重み付け係数ｗ１を乗じることで重み付け尤度Ｌｗ１を算出するとともに、尤度Ｌ２に第２重み付け係数ｗ２を乗じることで重み付け尤度Ｌｗ２を算出する。【００６７】
次に、音声認識装置１００は、重み付け尤度Ｌｗ１、Ｌｗ２に基づきソートを行う（ステップＳ１０８）。ここで、重み付け尤度Ｌｗ１、Ｌｗ２は第１又は第２重み付け係数ｗ１、ｗ２により経過時間幅Ｔに応じて重み付けられている。これにより、音声認識装置１００は、誤認識に起因した再発話の場合であっても、経過時間幅Ｔに基づき適切に音声認識することができる。【００６８】
次に、音声認識装置１００は、ソート後の１位となる認識語が前回と同様か否か判定する（ステップＳ１０９）。ここで、音声認識装置１００は、前回の１位となった認識語等の情報を、記憶部９に保持しているものとする。そして、ソート後の１位が前回と同様の場合（ステップＳ１０９；Ｙｅｓ）、音声認識装置１００は２位を１位に繰り上げる（ステップ１１０）。これにより、音声認識装置１００は、前回と同様の誤認識を行うのを防ぐことができる。一方、ソート後の１位が前回と異なる場合（ステップＳ１０９；Ｎｏ）、音声認識装置１００は、ステップＳ１１２へ処理を進める。【００６９】
次に、音声認識装置１００は、認識結果を提示する（ステップＳ１１２）。例えば、音声認識装置１００は、認識結果を図５（ｃ）に示すようにリストにして表示し、または、最も類似度が高いと判断した認識語ＷＲを音声出力する。【００７０】
そして、音声認識装置１００は、認識結果及び属性を記憶する（ステップＳ１１３）。ここで、「属性」とは、例えば重み付け尤度Ｌｗなどの算出値又は／及び第１認識部３と第２認識部４とのいずれの認識結果を１位として出力したか等の認識処理に付随した情報を指す。【００７１】
次に、音声認識装置１００は、第１認識部３の設定を第２認識部４の設定にコピーする（ステップＳ１１４）。ここで、設定とは、例えば、いずれの辞書を待ち受け辞書として使用したか等の情報が該当する。そして、音声認識装置１００は、経過時間幅Ｔの計測を開始する（ステップＳ１１５）。【００７２】
以上説明したように、本実施例による音声認識装置は、階層コマンドを音声認識し、辞書記憶手段と、第１音声認識手段と、第２音声認識手段と、認識結果処理手段と、を備える。辞書記憶手段は、階層コマンドを認識するための各階層の音声認識で使用する辞書を記憶する。第１音声認識手段は、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データを正しく認識したと仮定した場合に使用すべき辞書に基づき音声認識を行う。即ち、第１音声認識手段は、前回入力された音声データに基づき使用すべき辞書を決定し、次の音声データの入力の音声認識を行う。第２音声認識手段は、音声データの入力があった場合、前回入力された音声データの音声認識を実行した際に使用した辞書に基づき音声認識を行う。即ち、第２音声認識手段は、前回入力された音声データの音声認識が誤認識であったことを前提に次に入力される音声データの音声認識を行う。認識結果処理手段は、第１音声認識手段の認識結果と、第２音声認識手段の認識結果と、を前回入力された音声データの処理時から起算した経過時間幅に基づき重み付けをして最終認識結果を決定する。一般に、再発話までの経過時間幅が短い場合、前に入力された音声の言い直しである可能性が高い。従って、音声認識装置は、経過時間幅に基づき、２つの認識処理の認識結果の重み付けを行う。これにより、音声認識装置は、誤認識があった場合でも、訂正動作に相当する発話や操作、又は最初からやり直しをすることなく、階層コマンドを認識することができる。【００７３】
（変形例１）
図２の音声認識装置１００の構成では、音声認識装置１００は、第１認識部３と第２認識部４との２つの音声認識部を備え、第２認識部４が第１認識部３の前の階層の音声認識を実行していた。しかし、本発明が適用可能な音声認識装置１００の構成は、これに限定されない。これに代えて、音声認識装置１００は、１体の音声認識部のみで上述の処理を実行してもよい。【００７４】
この具体例について、図７を用いて説明する。図７は、変形例１に係る音声認識装置１００ａの概略構成を示す図の一例である。音声認識装置１００ａは、図２の第１認識部３及び第２認識部４に代えて認識部２０を備える点、及び、認識結果保持部２１を備える点で図２に示す音声認識装置１００の構成と異なる。【００７５】
認識部２０は、第１認識部３及び第２認識部４の処理を逐次的に両方実行する。具体的には、認識部２０は、まず、第１認識部３が行う処理を実行することで、尤度Ｌ１を算出する。そして、認識部２０は、尤度Ｌ１及びこれに対応する認識語ＷＲ１を認識結果保持部２１へ供給する。次に、認識部２０は、第２認識部４が行う処理を実行することで、尤度Ｌ２を算出する。そして、認識部２０は、尤度Ｌ２及びこれに対応する認識語ＷＲ１を認識結果処理部５へ供給する。【００７６】
認識結果保持部２１は、認識部２０から尤度Ｌ１及びこれに対応する認識語ＷＲを受信した後、認識部２０が尤度Ｌ２を算出するまでこれらの認識結果を保持する。そして、認識結果保持部２１は、認識部２０が尤度Ｌ２及びこれに対応する認識語ＷＲ２を認識結果処理部５へ供給すると同時又はその前後に、保持した尤度Ｌ１及びこれに対応する認識語ＷＲ１を認識結果処理部５へ供給する。その後、認識結果処理部５は、図３で説明した処理を実行する。【００７７】
以上のように、音声認識装置１００ａは、音声認識部である認識部２０を１つのみ備える場合であっても、第１実施例と同様の処理を実行することができる。また、これにより、音声認識装置１００ａの小型化を実現することができる。【００７８】
（変形例２）
図２の説明では、時間計測部８は、提示部６により認識結果が出力された時から次の発話データＳａの入力がある時までの時間幅を経過時間幅Ｔと設定していた。しかし、本発明が適用可能な設定は、これに限定されない。例えば、これに代えて、時間計測部８は、前回の発話データＳａが入力された時から次の発話データＳａが入力された時までの時間幅、又は、前回の発話データＳａを入力するための発話ボタンが押下された時から次の発話ボタンが押下される時までの時間幅又はこれに相当する時間幅等を経過時間幅Ｔに設定してもよい。【００７９】
なお、時間計測部８は、音声認識装置１００が車両に搭載されているときに当該車両のエンジンがオフになった場合等、経過時間幅Ｔを適宜リセットしてもよい。【００８０】
（変形例３）
図４のグラフＧ１及びグラフＧ２では、音声認識装置１００は、重み付け係数ｗが「０」付近になる時間幅に閾値Ｔ１を設定していた。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。これに代えて、音声認識装置１００は、例えば、重み付け係数ｗが「０、５」付近になる時間幅に閾値Ｔ１を設定してもよい。その他、閾値Ｔ１は、用いられる重み付け関数Ｆｗごとに、又は、ユーザからの入力等に基づき設定されてもよい。これによっても、音声認識装置１００は、不要な処理を削減しつつ、誤認識に起因した再発話を最小限のステップで認識することができる。【００８１】
（変形例４）
図２等の説明では、音声認識装置１００は、第１認識部３及び第２認識部４を備え、第２認識部４は第１認識部３の前の階層の音声認識を実行した。これに加え、音声認識装置１００は、第２認識部４のさらに前の階層での音声認識を実行する第３の認識部をさらに備えてもよい。この場合、認識結果処理部５は、所定の式又はマップを参照し、経過時間幅Ｔから各認識部が算出した尤度の重み付けを決定し、当該重み付けされた尤度に基づきソートを行う。上述の式又はマップは、実験等に基づき予め作成され、記憶部９に記憶される。４以上の認識部を用いる場合についても、同様に拡張される。【００８２】
以上のように、音声認識装置１００は、３以上の階層にわたる認識処理についても、実行することができる。【００８３】
（変形例５）
第１実施例の説明では、音声認識装置１００は、類似度として尤度を用いていた。しかし、本発明が適用可能な類似度の指標は、これに限定されない。これに代えて、音声認識装置１００は、他の類似度を示す指標を用いてもよい。この場合であっても、音声認識装置１００は、経過時間幅Ｔが短いほど誤認識があった可能性が高いと判断し、第２認識部４の認識結果の重みを大きくする。これによっても、音声認識装置１００は、誤認識に起因した再発話を最小限のステップで認識することができる。【００８４】
（変形例６）
図３の説明では、認識結果処理部５は、経過時間幅Ｔが閾値Ｔ１未満の場合、第１認識部３の認識結果と第２認識部４の認識結果とに基づき最終的な認識結果を決定していた。これに代えて、認識結果処理部５は、経過時間幅Ｔが閾値Ｔ１未満の場合、第２認識部４の認識結果のみに基づき最終的な認識結果を決定してもよい。即ち、この場合、音声認識装置１００は、再発話の可能性が高いと判断し、前の階層での音声認識のみを行い、尤度Ｌ２のみに基づき最終的な認識語ＷＲの順位を決定する。これによっても、音声認識装置１００は、誤認識に起因した再発話をより確実に最小限のステップで認識することができる。【００８５】
［第２実施例］
次に、第２実施例で音声認識装置が実行する処理について説明する。第２実施例では、音声認識装置は、経過時間幅Ｔに加え、音声認識の環境を示す情報（以後、「環境情報Ｉｃ」と呼ぶ。）に基づき重み付け係数ｗを決定する。これにより、音声認識装置は、音声認識を実行する環境に応じてより的確に再発話を認識することができる。【００８６】
以後では、まず、第２実施例の音声認識装置の概略構成について説明した後、音声認識方法及びその処理フローについて順に説明する。【００８７】
（概略構成）
図８は、第２実施例に係る音声認識装置１００ｂの概略構成を示す図の一例である。音声認識装置１００ｂは、車両に搭載される。音声認識装置１００ｂは、ＥＣＵ２３、ＧＰＳ受信機２４、及びルート情報取得部２５を備える点で第１実施例の音声認識装置１００と異なる。なお、以後では、音声認識装置１００ｂが搭載される車両を、「搭載車両」と呼ぶ。【００８８】
ＥＣＵ２３は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを備え、搭載車両内の各構成要素に対して種々の制御を行う。また、ＥＣＵ２３は、主制御部７と電気的に接続し、搭載車両の状態を示す情報（以後、「車両情報」と呼ぶ。）を主制御部７へ送信する。車両情報としては、例えば、ＡＣＣ（アクセサリー電源：エンジンキー）の状態、車速パルスの状態、搭載車両が備える窓の開閉状態、エンジンの状態、トランスミッションの状態などの情報が該当する。【００８９】
ＧＰＳ受信機２４は、複数のＧＰＳ衛星から、測位用データを含む下り回線データを搬送する電波を受信する。測位用データは、緯度及び経度情報等から搭載車両の絶対的な位置を検出するために用いられる。ＧＰＳ受信機２４は、主制御部７と電気的に接続し、主制御部７に搭載車両の緯度経度情報を送信する。【００９０】
ルート情報部２５は、ＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）センタなどから配信される情報（以下、「ＶＩＣＳ情報」と呼ぶ。）を電波より取得する。また、ルート情報部２５は、地図情報を保持すると共に、搭載車両の運転者が目的地設定をしていた場合にはそのルート案内に関する情報（ルート案内情報）を保持する。ルート情報部２５は、主制御部７と電気的に接続し、主制御部７にこれらの情報の授受を行う。【００９１】
主制御部７は、図示しないマイク等から入力された発話データＳａのＳ／Ｎ比などの音響情報を図示しないセンサ等を介して取得し、環境情報Ｉｃとして認識結果処理部５に供給する。また、主制御部７は、ＥＣＵ２３、ＧＰＳ受信機２４、及びルート情報部２５から供給される車両情報、緯度経度情報、ルート案内情報を取得し、環境情報Ｉｃとして認識結果処理部５に供給する。これについては、（音声認識方法）のセクションにて詳しく説明する。【００９２】
（音声認識方法）
次に、第２実施例で音声認識装置１００ｂが実行する処理について説明する。認識結果処理部５は、主制御部７の制御に基づき、供給された環境情報Ｉｃから重み付け関数Ｆｗの傾きを変更する。具体的には、認識結果処理部５は、音声認識の環境が劣悪であるほど、誤認識の可能性が高くなり再発話がなされる可能性が高いと判断する。従って、この場合、認識結果処理部５は、当該傾きを緩めることで、第２認識部４の認識結果の重要度を大きくする。一方、認識結果処理部５は、音声認識の環境が良好であるほど、誤認識の可能性は低くなると判断する。従って、この場合、認識結果処理部５は、重み付け関数Ｆｗの傾きを急にすることで、第１認識部３の認識結果の重要度を大きくする。これにより、認識結果処理部５は、認識環境に応じて、適切に重み付け係数ｗを設定することができる。【００９３】
以下では、各種の環境情報Ｉｃから重み付け関数Ｆｗの傾きを変更する具体例について説明する。これらの具体例は、組み合わせて適用してもよい。【００９４】
１．車両情報を用いた場合
認識結果処理部５は、車両情報から搭載車両の走行速度が速い場合、低速時よりも重み付け関数Ｆｗの傾きを緩くする。具体的には、認識結果処理部５は、例えば、各走行速度の値ごとに連続して傾きを変化させる。他の例では、認識結果処理部５は、走行速度を予めいくつかの範囲に区分けしておき、当該範囲ごとに傾きを定めてもよい。【００９５】
これについて、補足説明する。搭載車両の走行速度が速い場合、運転者の運転への集中力が高まることに起因して音声認識装置１００ｂに対する反応が遅くなることが予想される。また、この場合、走行に起因した騒音レベルも上昇することが予想される。以上を考慮し、認識結果処理部５は、車両情報から搭載車両の走行速度が速い場合、低速時よりも重み付け関数Ｆｗの傾きを緩くする。これにより、認識結果処理部５は、適切に重み付け係数ｗを設定することができる。【００９６】
２．緯度経度情報及びルート案内情報を用いた場合
認識結果処理部５は、緯度経度情報及びルート案内情報に基づき、走行中の経路が運転上注意を要する地点の場合には、重み付け関数Ｆｗの傾きを緩くする。具体的には、認識結果処理部５は、走行中の経路が都市部か否か、事故多発地点か否か、交差点であって搭載車両が左折又は右折する地点であるか否か、等を判断する。そして、認識結果処理部５は、走行経路が都市部、事故多発地点、又は／及び右左折地点等に該当する場合、誤認識する可能性が高いと判断し、重み付け関数Ｆｗの傾きを緩くする。【００９７】
以上のように、認識結果処理部５は、緯度経度情報及びルート案内情報を用いることで、適切に重み付け係数ｗを設定することができる。【００９８】
（処理フロー）
次に、第２実施例で音声認識装置１００ｂが実行する処理手順について説明する。ここでは、第１実施例の処理フローの説明で用いた図６を再び参照して説明する。以後では、第１実施例と処理が異なる部分について説明する。【００９９】
第２実施例では、音声認識装置１００ｂは、ステップＳ１０５の実行後、環境情報ＩｃをＥＣＵ２３等から取得する。そして、音声認識装置１００ｂは、環境情報Ｉｃに基づき重み付け関数Ｆｗを決定する。例えば、音声認識装置１００ｂは、環境情報Ｉｃに応じた複数の重み付け関数Ｆｗを予め複数用意し、所定のマップ等を参照することで、環境情報Ｉｃから使用する重み付け関数Ｆｗを決定する。上述のマップ等は、実験等により予め作成される。他の例では、音声認識装置１００ｂは、重み付け関数Ｆｗの傾きを決定するためのパラメータを環境情報Ｉｃに応じてマップ等を参照して変更する。上述のマップ等は、実験等により予め作成される。そして、音声認識装置１００ｂは、ステップＳ１０６で、経過時間幅Ｔに基づき重み付け関数Ｆｗから第１及び第２重み付け係数ｗ１、ｗ２を決定する。これにより、音声認識装置１００ｂは、音声認識の環境を考慮して、より的確に再発話を認識することができる。【０１００】
（変形例１）
上述の第２実施例の説明では、認識結果処理部５は、認識環境が劣悪であると判断した場合、重み付け関数Ｆｗの傾きを緩やかに設定した。これに代えて、又は、これに加えて、認識結果処理部５は、認識環境が劣悪であると判断した場合、例えば経過時間幅Ｔの計測を一時的に停止させてもよい。他の例では、認識結果処理部５は、認識環境が劣悪であると判断した場合、経過時間幅Ｔを所定の値で割る又は減算することで小さくしてもよい。これらによっても、音声認識装置１００ｂは、認識環境に応じて適切に音声認識処理を実行することができる。【０１０１】
（変形例２）
第１実施例の（変形例１）乃至（変形例６）は、第２実施例にも適用することができる。即ち、この場合、音声認識装置１００ｂは、上述した第２実施例の処理に加え、第１実施例の（変形例１）乃至（変形例６）から選択した１又は複数の処理を行う。
【産業上の利用可能性】
【０１０２】
本発明は、音声認識処理を行う各種の機器に適用することができる。例えば、カーナビゲーション装置、携帯電話、パーソナルコンピュータ、ＡＶ機器、家電製品など、音声入力機能を備える各種の機器に適用することができる。
【符号の説明】
【０１０３】
１  音声分析部
２  音声区間検出部
３  第１認識部
４  第２認識部
５  認識結果処理部
６  提示部
７  主制御部
８  時間計測部
９  記憶部
２０  認識部
２１  認識結果保持部
２３  ＥＣＵ
２４  ＧＰＳ
２５  ルート情報取得部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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